Information and Communication Technology (ICT) Skills Among Teachers in the Division of Lanao Del Norte
Notice bibliographique
Résumé
<p><span>This study Information and Communication Technology (ICT) Skills Among Secondary Teachers in the Division of Lanao Del Norte with respondents of one hundred twenty (120) teachers and was conducted in the 2nd quarter of the School Year 2022-2023. The study used the descriptive-correlational research design.<span>  </span>Descriptive research was used in describing the demographic profile in terms of age, gender, marital status, educational attainment, length of service and hours of ICT training; and the Information and Communication Skills (ICT) level competency of teachers in terms of their setup, maintenance, and troubleshooting skills, word processing skills, spreadsheet skills, telecommunications skills, basic programming, video editing, and graphics design. It was also correlation research since the demographic profile of the respondents will be correlated to the Information and Communication Skills (ICT). The data collected were subjected to analysis, the mean and standard deviation were used to answer the research questions while the hypotheses were tested with an F-value of 9.799 with a corresponding p-value of 0.000 level of significance. Based on the results of the study, most of the teachers were of millennial age, female, married, with Master’s Units, have 6-10 years length of service, and 8 hours and below ICT hours of training. It was recommended that teachers should have high confidence and competency in using ICT in the classroom since ICT is a tool that could help in the learning process, especially with real-life practices and they can facilitate instruction without losing time and energy in achieving the learning outcomes.</span></p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».